MATLAB 및 Simulink 교육

Signal Preprocessing and Feature Extraction for Data Analytics with MATLAB

교육과정 세부 정보

본 1일 교육과정은 MATLAB®, Signal Processing Toolbox™ 및 Wavelet Toolbox™를 사용하여 시계열 신호를 전처리하고 시간 및 주파수 도메인의 주요 특징을 추출하는 방법을 다룹니다. 본 과정의 교육 대상은 데이터 분석 응용프로그램을 위해 신호(시계열)를 분석하는 데이터 과학자와 엔지니어입니다.

본 과정의 주요 내용은 다음과 같습니다.

  • 신호의 생성, 불러오기 및 시각화
  • 데이터 간격 채우기, 리샘플링, 스무딩, 신호 배치, 이상값 찾기 및 제거, 균일하지 않게 샘플링된 신호 처리를 포함한 데이터 품질 향상을 위한 전처리 방법
  • 패턴으로부터 신호 찾기, 변화 지점 찾기, 피크 찾기, 추세 확인을 포함한 시간 및 주파수 도메인에서 특징 추출 방법

Day 1 of 1


MATLAB에서의 신호(시계열) 탐색 및 분석

Objective: 다중 신호 또는 시계열 데이터 세트를 쉽게 가져오고 시각화하여 데이터의 특징과 추세에 대한 정보를 얻는 방법을 알아봅니다.

  • 신호 가져오기, 시각화 및 탐색을 통해 정보 얻기
  • 신호에 대해 측정 수행
  • 시간 및 주파수 영역에서 다수의 신호 비교
  • 대화형 방식의 스펙트럼 분석 수행
  • 집중 분석을 위해 관심 영역 추출
  • 자동 생성된 MATLAB 스크립트로 분석 재생성

신호 전처리로 데이터 세트 품질 향상

Objective: 리샘플링, 이상값 제거, 누락된 구간 채우기와 같은 작업으로 신호 세트를 정리하는 기법을 알아봅니다.

  • 리샘플링을 수행하여 신호에서 일반 시간 베이스 확인
  • 균일하지 않게 샘플링된 데이터 활용
  • 데이터에서 누락된 구간을 찾고, 이를 제거하거나 채우기
  • 잡음 및 원하지 않는 주파수 성분 제거
  • 웨이블릿 잡음 제거 수행
  • 포락선 스펙트럼을 사용하여 결함 분석 수행
  • 데이터에서 이상값을 찾고 허용되는 데이터로 대체
  • 신호 변화 지점을 찾고 경계를 사용하여 자동으로 신호 세그먼트 생성

신호에서 특징 추출

Objective: 시간 및 주파수 영역에 여러 기법을 적용하여 특징을 추출합니다. MATLAB의 스펙트럼 분석 툴에 익숙해지고 다수의 신호에서 특징을 추출하는 방법을 알아봅니다.

  • 피크 찾기
  • 시간 및 스펙트럼 영역의 패턴에서 원하는 신호 찾기
  • 스펙트럼 분석을 사용하여 신호에서 특징 추출
  • 지도 학습을 사용하여 분류 수행
  • 분류 학습기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 분류 알고리즘 훈련 및 평가

수준: 중급

수강자 필수조건:

기간: 1 일

언어: Deutsch, English, 日本語, 한국어, 中文